在企业加速迈向智能化的进程中，生成式人工智能技术正成为业务创新的核心驱动力。然而，随着LLM（大语言模型）服务的广泛应用企业在数据治理、算力优化、系统集成等方面遭遇多重挑战。目前，博睿数据核心产品已全面接入DeepSeek，将DeepSeek大模型无缝融合至Bonree ONE一体化智能可观测平台，通过“可观测性+AI”的创新融合，赋能智能问答、PQL助手等核心业务场景，显著提升智能运维效率。
行业趋势与核心挑战
当前，LLM服务正加速从通用场景向金融风控、医疗诊断等垂直领域深化，企业通过私有化部署构建数据闭环与定制化服务，推动智能运维（AIOps）向端到端监控与主动防御升级。然而，规模化应用面临多重挑战：数据治理与模型安全双重压力（如多源异构数据整合耗时）、算力资源与效能博弈（推理成本与能耗高企）、技术债与系统集成复杂性（遗留系统适配难、工具链碎片化）以及模型动态性管理困境（持续学习黑洞、版本控制复杂度高），这些挑战直接影响企业智能化转型的稳定性和可持续性。
方案全景图
Bonree ONE一体化智能可观测平台以“可观测性+AI”为核心定位，聚焦私有LLM服务的全生命周期可观测，并提升企业智能运维水平。平台完整覆盖LLM运维的“监测-分析-决策-行动”闭环，打通从问题发现到解决的全链路，确保运维效率与业务稳定性双提升。
核心方案：技术突破与硬核能力
痛点聚焦：LLM服务的深度挑战。企业在落地LLM服务时面临多重困境：私有大模型可观测性缺失（如训练黑盒导致梯度异常无预警、模型迭代周期延长30%，金融场景问答错误未实时检测引发合规风险，数据输入/输出未留存难满足监管要求，GPU资源争抢致服务延迟突增）、人工根因定位低效（依赖跨团队人工排查耗时耗力）、传统工具交互复杂（操作门槛高限制业务部门参与度）以及被动运维响应滞后（导致业务中断与资源浪费），直接威胁服务稳定性与业务价值。
Bonree ONE依托DeepSeek大模型，以四大核心方案直击上述挑战，推动运维效率与业务价值双提升——
AI助理三步走根因定位。“多轮问答定位问题—数据沉淀与再训练—AI全自动决策”三步走，Bonree ONE通过独家构建依赖关系图谱，借助AI助理秒级定位故障根因并提升跨团队协作效率，解决人工定位低效问题，支持多轮问答交互以精准穿透复杂链路。
端到端全流程监控体系。Bonree ONE覆盖训练/推理全链路并动态追踪TTFT（首Token响应时间）与TPOT（单Token生成时间），实现模型迭代效率提升40%、故障恢复速度提升60%，同时降低合规风险50%。
日常运维工作提效。基于自然语言转查询、语音指令生成报告及页面自动导航功能，将使用门槛降80%，助力业务部门自助分析占比提升至70%。
AI助理自动诊断并生成报告。结合预设巡检策略、风险预测模型及自动修复建议，通过AI助理自动诊断生成报告，使重大故障发生率下降50%、资源浪费减少25%，推动运维从被动响应向主动防御跨越。
通过“可观测性+DeepSeek”的深度融合，Bonree ONE一体化智能可观测平台助力企业实现私有LLM服务的全生命周期可观测性，显著提升智能运维水平。平台通过优化模型迭代效率、加速故障恢复、提高资源利用率等关键指标，为企业降本增效提供直接价值支撑，同时为行业技术落地提供了可复用的实战经验和路径参考。
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